Biofilm formation by South African non-O157 Shiga toxigenic <i>Escherichia</i> <i>coli</i> on stainless steel coupons
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the biofilm-forming ability of six non-O157 Shiga-toxin-producing Escherichia coli (STEC) strains: O116:H21, wzx-Onovel5:H19, O129:H21, O129:H23, O26:H11, and O154:H10 on stainless steel coupons after 24, 48, and 72 h of incubation at 22 °C and after 168 h at 10 °C. The results of crystal violet staining revealed that strains O129:H23 and O154:H10 were able to form biofilms on both the submerged surface and the air–liquid interface of coupons, whereas strains O116:H21, wzx-Onovel5:H19, O129:H21, and O26:H11 formed biofilm only at the air–liquid interface. Viable cell counts and scanning electron microscopy showed that biofilm formation increased (p < 0.05) over time. The biofilm-forming ability of non-O157 STEC was strongest (p < 0.05) at 22 °C after 48 h of incubation. The strongest biofilm former regardless of temperature was O129:H23. Generally, at 10 °C, weak to no biofilm was observed for isolates O154:H10, O116:H21, wzx-Onovel5:H19, O26:H11, and O129:H21 after 168 h. This study found that temperature affected the biofilm-forming ability of non-O157 STEC strains. Overall, our data indicate a high potential for biofilm formation by the isolates at 22 °C, suggesting that non-O157 STEC strains could colonize stainless steel within food-processing facilities. This could serve as a potential source of adulteration and promote the dissemination of these potential pathogens in food.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».